diff --git a/doc/fluid/api/api_guides/index.rst b/doc/fluid/api/api_guides/index.rst
index 05009c3607c6071d71edac61c0d27f3e86395b2b..25b3c37d93c3f6e602390ef29bf5ea71ee73ba95 100644
--- a/doc/fluid/api/api_guides/index.rst
+++ b/doc/fluid/api/api_guides/index.rst
@@ -12,5 +12,6 @@ API使用指南
     low_level/metrics.rst
     low_level/model_save_reader.rst
     low_level/inference.rst
+    low_level/distributed/index.rst
   
   
diff --git a/doc/fluid/api/api_guides/low_level/distributed/index.rst b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/distributed/index.rst
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f655b999256279af596b9c3314050f0d83b79cfc
--- /dev/null
+++ b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/distributed/index.rst
@@ -0,0 +1,8 @@
+=============
+分布式训练
+=============
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    sync_training.rst
\ No newline at end of file
diff --git a/doc/fluid/api/api_guides/low_level/distributed/sync_training.rst b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/distributed/sync_training.rst
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..65e46799e3df71095e6375900d17d7cb137e096a
--- /dev/null
+++ b/doc/fluid/api/api_guides/low_level/distributed/sync_training.rst
@@ -0,0 +1,59 @@
+.. _api_guide_sync_training:
+
+############
+分布式同步训练
+############
+
+Fluid支持数据并行的分布式同步训练，API使用 :code:`DistributedTranspiler` 将单机网络配置转换成可以多机执行的
+:code:`pserver` 端程序和 :code:`trainer` 端程序，用户在不同的节点执行相同的一段代码，根据环境变量或启动参数，
+可以执行对应的 :code:`pserver` 或 :code:`trainer` 角色。Fluid分布式同步训练同时支持pserver模式和NCCL2模式，
+在API使用上有差别，需要注意。
+
+pserver模式分布式训练
+===================
+
+使用DistributedTranspiler
+++++++++++++++++++++++++
+
+简单用法
+.. code-block:: python
+
+    t = fluid.DistributedTranspiler(config=config)
+    t.transpile(trainer_id, 
+                program=main_program,
+                pservers="192.168.0.1:6174,192.168.0.2:6174",
+                trainers=1,
+                sync_mode=True)
+
+以上参数中：
+- :code:`trainer_id` : trainer节点的id，从0到n-1，n为当前训练任务中trainer节点的个数
+- :code:`program` : 被转换的 :code:`program` 默认使用 :code:`fluid.default_main_program()`
+- :code:`pservers` : 当前训练任务中pserver节点的IP端口列表
+- :code:`trainers` : 当前训练任务中trainer节点的个数（注意NCCL2模式中，此项参数是字符串，指定trainer节点的IP端口列表），
+  注意，在pserver模式下，trainer节点个数可以和pserver节点个数不一致，比如使用20个pserver和50个trainer。在实际训练任务
+  中，您可以通过调整pserver节点和trainer节点个数找到最佳性能。
+- :code:`sync_mode` : 是否是同步训练模式，默认为True，不传此参数也默认是同步训练模式
+
+.. code-block:: python
+
+    config = fluid.DistributedTranspilerConfig()
+    # 配置策略config
+    config.slice_var_up = False
+    t = fluid.DistributedTranspiler(config=config)
+
+其中，支持的config包括：
+
+- :code:`slice_var_up` : 配置是否切分一个参数到多个pserver上进行优化，默认开启。此选项适用于模型参数个数少，
+  但需要使用大量节点的场景，有利于提升pserver端计算并行度
+- :code:`split_method` : 配置transpiler分配参数（或参数的切片）到多个pserver的方式，
+  默认为"RoundRobin"，也可以使用"HashName"
+- :code:`min_block_size` : 如果配置了参数切分，指定最小Tensor的切分大小，防止RPC请求包过小，默认为8192，一般情况
+  不需要调整此项参数
+- :code:`enable_dc_asgd` : 是否开启 :code:`DC-ASGD` 此选项在异步训练中生效，启用异步训练补偿算法
+- :code:`mode` : 可以选择"pserver"或"nccl2"，指定使用pserver模式或NCCL2模式分布式训练
+- :code:`print_log` : 是否开启transpiler debug日志，此项为开发调试使用
+
+NCCL2模式分布式训练
+=================
+
+TBD
\ No newline at end of file